インフラ維持管理業務での機械学習活用に向けたモデリング試行と結果の解釈に関する一考察

抄録

本論文では，インフラマネジメント分野における AI（Artificial Intelligence）の活用を目的として，分析性能とモデルの解釈性に着目し，AI活用の可能性についての考察を行う．特に，近年，機械学習のコンペティション等で好成績を上げているアンサンブル型学習手法を中心に， XGBoost，LightGBM，CatBoost， Random Forest，決定木分析について，その数理的背景の概要を述べる．これらの手法により橋梁の劣化の推定を試行した結果について報告する．また，この結果について，個々の手法の特性をふまえ， AIのインフラマネジメント業務における活用の視点より考察を行った結果について報告する．